Word Embedding

Was ist Word Embedding?

Eine beliebte Methode in der Verarbeitung natürlicher Sprache ist das Word Embedding, bei dem Wörter numerisch dargestellt werden, um Maschinen beim Verstehen und Interpretieren von Sprache zu helfen. Word Embedding ist ein Verfahren, das die folgenden entscheidenden Schritte erfordert:

• Vorbereitung des Korpus: In dieser ersten Phase wird ein umfangreicher Textkorpus oder Datensatz zusammengestellt, der die zu untersuchende Sprache genau widerspiegelt. Dieses Korpus besteht in der Regel aus verschiedenen Zeitungen, Artikeln und anderen textlichen Datenarten. Nachdem der Text gesammelt wurde, wird er in Token umgewandelt, das heißt, er wird in einzelne Wörter oder Phrasen unterteilt, und Stoppwörter, Satzzeichen und zusätzliche Zeichen werden entfernt.
• Kontextfenster: Für jedes Wort im Korpus wird in dieser Phase ein Kontextfenster erstellt. Während des gesamten Trainingsprozesses bewegt sich das Kontextfenster über den Text wie ein sich verschiebender Bezugsrahmen. Das Kontextfenster liefert Hintergrundwissen für jedes Wort, auf das es im Korpus trifft, indem es die Wörter erfasst, die es innerhalb eines bestimmten Bereichs umgeben.
• Training des Modells: In der folgenden Phase wird das Word2Vec-Worteinbettungsmodell mithilfe von Architekturen wie Skip-Gram oder Continuous Bag of Words (CBOW) trainiert. Während CBOW ein Zielwort anhand seines Kontexts vorhersagt, sagt der Skip-Gram-Ansatz Kontextwörter anhand eines Zielworts voraus. Um die Wahrscheinlichkeit einer genauen Vorhersage von Kontext- oder Zielwörtern zu optimieren, modifiziert das Modell während des Trainings Wortvektoren. Die Wortvektoren werden durch dieses iterative Verfahren verbessert, das mehrmals im gesamten Korpus wiederholt wird und auch den Wortkontext berücksichtigt.
• Vektor-Repräsentation: Nach Abschluss des Trainings wird jedes Wort des Vokabulars durch einen Vektor aus reellen Zahlen dargestellt. Diese Vektoren vermitteln semantische Assoziationen zwischen Wörtern auf der Grundlage der Koinzidenzmuster in den Trainingsdaten. Semantisch vergleichbare Wörter haben näher liegende Vektoren im Vektorraum.
• Wortähnlichkeit und Analogien: Die Ähnlichkeit von Wortvektoren ist eine wertvolle Metrik zur Bewertung der Qualität von Worteinbettungen. Vektoren für Wörter mit vergleichbaren Bedeutungen sollten im Vektorraum nahe beieinander liegen. Es ist auch möglich, Verbindungen und Ähnlichkeiten zwischen Wörtern mit Hilfe von Vektoroperationen zu finden. So kann beispielsweise die Vektorarithmetik Vektor('König') - Vektor('Mann') + Vektor('Frau') einen Vektor ergeben, der dem Vektor('Königin') ähnlich ist, was semantische Verbindungen und Parallelen im Einbettungsraum aufzeigt.

Vereinfacht ausgedrückt ist das Word Embedding ein Prozess aus mehreren Schritten. Dazu gehören das Einrichten des Korpus, das Festlegen von Kontextfenstern, das Trainieren des Modells, das Darstellen von Wörtern als Vektoren und das Bewerten von semantischen Verbindungen und Analogien innerhalb des Einbettungsraums. Indem diese Methode NLP-Systeme in die Lage versetzt, Sprache besser zu verstehen und zu verarbeiten, trägt sie wesentlich zur Verbesserung ihrer Fähigkeiten bei.

Word Embedding ist eine der Wortformatierungstechniken, die in vielen Bereichen zur Verbesserung der Sprachverarbeitung und -analyse eingesetzt wird. Hier können sie zum Einsatz kommen:

• Generative KI: Bei Modellen zur prädiktiven Texterstellung, die in der generativen KI verwendet werden, ist die Wortformatierung – vor allem durch Methoden wie die Worteinbettung – von wesentlicher Bedeutung. Diese Modelle produzieren einen kohärenten und kontextuell angemessenen Text, indem sie aus den semantischen Verbindungen und dem Kontext der Wortvektoren auf das nächste Wort schließen.
• NLP (Natürliche Sprachverarbeitung): Die Formatierung von Wörtern ist für NLP-Aufgaben sehr wichtig, da sie Menschen hilft, Schrift zu verstehen und zu analysieren. Wortformatierungsstrategien sind für die Sprachverarbeitung in Anwendungen wie der maschinellen Übersetzung, der Stimmungsanalyse und der Identifizierung benannter Entitäten von entscheidender Bedeutung.
• Deep Learning: Die Grundlage für die Strukturierung und den Aufbau neuronaler Netzwerke beim Deep Learning ist die Wortformatierung, hauptsächlich durch Worteinbettung. Die Worteinbettung ist eine Technik des Deep Learning für Aufgaben wie Informationssuche, Textklassifizierung und Sprachmodellierung. Dies geschieht, indem riesige Textkorpora in numerische Darstellungen umgewandelt werden.

Kurz gesagt ermöglichen es Wortformatierungsmethoden Systemen, Sprache effektiver aufzunehmen, zu analysieren und zu verstehen, so dass sie schließlich in der Lage sind, kohärente Texte zu produzieren, komplexe Sprachaufgaben auszuführen und zuverlässige neuronale Netzwerkmodelle zu erstellen.

HPE (Hewlett Packard Enterprise) bietet eine Vielzahl von Tools und Services für die Erstellung, Implementierung und Skalierbarkeit von Modellen für maschinelles Lernen. HPE bietet eine breite Palette an KI-basierten Unternehmenslösungen. Die Hauptangebote sind:

• HPE AI Services – Generative KI-Implementierung:

Die KI-Services von HPE bieten Beratung und Hilfe bei der Umsetzung von generativen KI-Modellen. HPE optimiert die KI bei der Spracherstellung, der Bildsynthese und anderen generativen Aktivitäten für Unternehmenszwecke.

• HPE Machine Learning Development Environment:

Die Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen von HPE umfasst Tools und Ressourcen für die Erstellung und Verfeinerung von Modellen. Die Integration von Entwicklungsumgebungen (IDEs), Tools für die Datenvorbehandlung und Frameworks für die Modellschulung kann den Workflow beim maschinellen Lernen vereinfachen.

• HPE Machine Learning Environment Software:

Die Machine Learning Environment Software von HPE unterstützt die Bereitstellung und Wartung von Modellen für maschinelles Lernen. Diese Software umfasst vermutlich die Bereitstellung, Überwachung und Optimierung von Modellen, um Technologien des maschinellen Lernens nahtlos in den Geschäftsbetrieb zu integrieren.

Unternehmen können die KI-native Architektur von HPE nutzen, um KI-Workloads effizient zu verarbeiten. Mit spezialisierten Lösungen für Wachstum und Skalierbarkeit verschafft unsere Verbindung Unternehmen, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz einsetzen, einen strategischen Vorteil.

HPE bietet also eine generative KI-Implementierung, eine Entwicklungsumgebung für maschinelles Lernen und eine Umgebungssoftware für maschinelles Lernen an. Dies hilft Unternehmen, KI zu nutzen und die revolutionären Möglichkeiten des maschinellen Lernens auszuschöpfen.